En este artículo explicamos cómo actualizar mappings de Elasticsearch durante despliegues rolling en Kubernetes sin interrumpir la búsqueda, aplicando una estrategia probada con Hibernate Search que garantiza cero downtime y alta disponibilidad.
Por qué los mappings y los despliegues son delicados Los mappings definen la estructura del índice y algunos cambios son compatibles en caliente, como agregar campos, mientras que otros son incompatibles y requieren crear un nuevo índice. Un despliegue tradicional que cambia mappings puede causar errores en las consultas o interrupciones si la aplicación y el índice no están alineados.
Estrategia general La estrategia que recomendamos combina versionado de índices, alias atómicos de Elasticsearch y reindexado controlado con Hibernate Search. La idea clave es mantener el índice antiguo en producción hasta que el nuevo índice con el mapping actualizado esté totalmente reindexado y probado, y luego hacer un switch de alias sin perder consultas.
Paso 1 Preparar un nuevo índice versionado Crear un nuevo índice con un nombre que incluya versión, por ejemplo nombreindice_v2, y aplicar el mapping definitivo. Si el cambio es compatible se puede actualizar el mapping en caliente, pero para cambios incompatibles siempre crear un nuevo índice.
Paso 2 Reindexado seguro con Hibernate Search Usar Hibernate Search MassIndexer o una tarea de reindexado controlada para poblar el nuevo índice. Ejecutar el reindexado desde pods que no se desenrollen hasta completarlo, o desde un job Kubernetes dedicado. Durante este proceso mantener el alias de lectura apuntando al índice antiguo para asegurar que las búsquedas siguen funcionando.
Paso 3 Escritor dual o colas de eventos Para evitar pérdida de datos entre el inicio del reindexado y el corte final, aplicar dual-write temporalmente. Configurar la aplicación para enviar escrituras tanto al índice antiguo como al nuevo mediante un alias de escritura que apunte a ambos índices, o utilizar una capa de eventos que repita las modificaciones al nuevo índice hasta que el switch se realice.
Paso 4 Switch atómico de alias Una vez que el reindexado completa y se validan resultados de búsqueda y rendimiento, usar la API de aliases de Elasticsearch para mover las aliases de lectura y escritura al índice nuevo en una operación atómica. Esto garantiza que no hay ventana en la que las búsquedas no encuentren documentos.
Paso 5 Retirar el índice antiguo Tras el cambio y un periodo de observación, eliminar el índice antiguo para liberar espacio. Mantener monitorización y alertas que verifiquen latencias y errores después del switch. Si algo falla, el versionado permite revertir al índice anterior rápidamente.
Buenas prácticas con Kubernetes Integrar estos pasos en tu pipeline CI CD y usar readiness y liveness probes para que Kubernetes no envíe tráfico a pods que estén reindexando de forma exclusiva. Ejecutar reindexados desde jobs Kubernetes o desde pods de mantenimiento para no perjudicar la capacidad de servicio de los pods que atienden consultas de producción.
Configuración de Hibernate Search En entornos productivos recomendamos desactivar el schema management automático de Hibernate Search y gestionar mappings e índices manualmente o con scripts controlados. Hibernate Search facilita el reindexado y la integración con JPA, y su MassIndexer es útil para reindexados masivos sin bloquear la aplicación.
Caso de uso y ventajas Con esta estrategia se logra cero downtime en búsquedas, control total sobre cambios de mappings y capacidad de revertir rápidamente. Es especialmente útil para aplicaciones con requisitos críticos de búsqueda en tiempo real, microservicios desplegados en Kubernetes y cargas que no toleran interrupciones.
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